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Nous recherchons un Référent Gouvernance de Données / Data Steward pour une mission freelance au sein d’une équipe transverse Data. Ce rôle stratégique consiste à accompagner les équipes produits digitaux dans l’exposition et la qualité de leurs données, en garantissant le respect des règles de gouvernance définies au niveau groupe. Le consultant sera le point de référence sur la gouvernance des données , travaillera en autonomie et interagira régulièrement avec les autres référents data des différentes plateformes pour harmoniser les pratiques et contribuer à l’amélioration continue. Missions principales : Accompagner les équipes produits dans l’exposition de leurs données selon les standards de gouvernance. Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données en collaboration avec les équipes concernées. Garantir la certification des données publiées. Participer aux comités de gouvernance avec les autres référents data. Être force de proposition sur l’évolution des pratiques et des modèles de données. Contribuer à la modélisation des données et à la valorisation des données de référence. Livrables attendus : Données exposées selon les règles de gouvernance définies. Règles de qualité déployées et respectées. Évaluation du respect des standards de gouvernance.

Freelance OU Portage salarial (TJM : 380-420) - Erstein - Expérience de 3 ans minimum (hors stages / alternance) Envie d’intervenir sur un projet de migration et d’optimisation des flux de données dans le secteur industriel ? Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur industriel. Votre rôle : Vous accompagnerez l’équipe dans la conception, la mise en place et l’optimisation des flux de données et du Datawarehouse. - Développer et maintenir les modèles de données : vous assurez l’alimentation de la base pivot et participez à la migration vers SQL Server 2025, en veillant à la performance et à la fiabilité des données. Vous contribuez également à l’intégration de la recherche vectorielle dans les applications existantes - Mettre en place et optimiser les flux de données : vous concevez et développez des pipelines ETL (SSIS), tout en évaluant la transition vers des solutions Open Source (Polars / Pandas sous Airflow) pour moderniser et automatiser les flux - Accompagner la conception et l’architecture des solutions Data : vous rédigez des cahiers des charges, réalisez des études de faisabilité et conseillez les métiers sur le choix des données pivots, les formats et les modèles adaptés, tout en garantissant la qualité et la cohérence des données - Contribuer à l’exploitation du Datawarehouse : vous intervenez sur la base Oracle et développez des scripts Bash pour automatiser les tâches et faciliter la maintenance des données Situation géographique : Erstein (67) – Facile d’accès en transport en commun

Nous recherchons pour notre client un Architecte Data dans le cadre d’un programme de transformation Data. Sous la responsabilité du responsable de centre d'expertise Data, il aura en charge de : Valider, sécuriser et faire évoluer l’architecture technique de la plateforme Data (Data Lake, Data Mesh, Data Warehouse) en intégrant les exigences de sécurité Garantir la cohérence, la robustesse et la sécurité des flux de données entre les différents systèmes. Accompagner les équipes projets dans le choix et l’implémentation des solutions techniques. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues. Collaborer avec les architectes, le RSSI, DPO et équipes cybersécurité pour intégrer les contrôles nécessaires. Assurer la traçabilité des décisions et la documentation des choix techniques. Partager avec Apicil les REX sur des solutions et architectures mises en oeuvre chez d'autres clients. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues.

Dans le cadre de sa transformation SI, le client cherche un profil capable de valoriser les données , construire des modèles prédictifs , fiabiliser les pipelines data et produire des dashboards à forte valeur ajoutée. • Collecter, nettoyer et préparer les données issues de sources diverses • Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques • Collaborer avec les équipes techniques sur la structuration du modèle de données, la gouvernance et la qualité des référentiels. • Explorer les données pour identifier des patterns, tendances et corrélations • Valider et optimiser les modèles • Déployer les modèles dans des environnements de production • Restituer les résultats de manière claire aux parties prenantes • Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs. • Construire des modèles de machine learning adaptés aux besoins métier.

Gouvernance des données Définir les standards de gestion et gouvernance des données. Assurer la mise en conformité avec les réglementations (RGPD, CCPA). Qualité et sécurité Mettre en place des contrôles automatisés et surveiller la qualité des données. Sécuriser les accès et protéger les données sensibles. Exploitation et partage Standardiser les processus d’accès aux données. Accompagner les équipes métiers dans leur exploitation des données. Éthique et conformité Vérifier la conformité des analyses et modèles. Sensibiliser les équipes à l’éthique des données. Compétences Gouvernance : Standards, gestion des métadonnées. Sécurité : Chiffrement, contrôle des accès. Architecture : Structuration des modèles de données en couche Business, Solution et Exposition, Collaboration : Formation, animation de workshops Expérience utilisateur : Storytelling, recueils feedback Indicateurs de performance Taux de conformité aux standards. Qualité des données et réduction des erreurs. Performance des processus de gouvernance. Sécurisation et protection des données.

Redlab cherche pour le compte d'un client grand compte , un ingénieur big Data /bases de données Expert des architectures data : bases de données SQL & NoSQL, Big Data, pipelines, gouvernance, performance, sécurité. Missions clés Administrer et optimiser bases SQL & NoSQL. Concevoir pipelines ETL/ELT sur données hétérogènes. Travailler sur Hadoop, Spark, Hive, Delta Lake. Mettre en place partitionnement, Mettre en place sharding, caches. Déployer en cloud (AWS/Azure/GCP). Forte maitrise des Bases de données

Expert BigData Aix en Provence ASAP Maitrise Cloudera, Kubernetes et devOps Mise en place d'outils IA/Data pour les équipes à fortes valeurs ajoutées tout en gardant les nombres au stricte minimum. Mise en place et gestion des pipelines CI/CD en mode GitOps Utilisation des systèmes de monitoring et d'alerting (ex. Victoria Metrics, Grafana). Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'opérations. Analyse et optimisation des performances des applications et infrastructures. Rédaction de documentation technique et guides de procédures. Gestion des incidents et mise en œuvre de solutions préventives.

Dans le cadre d'un projet de transformation des données piloté par un Data Office central, nous avons développé un Référentiel Client partagé pour garantir la cohérence, l'interopérabilité et la fiabilité des informations clients à travers toutes les entités. Dans un contexte de forte croissance par fusions-acquisitions, chaque ligne métier exploite actuellement ses propres systèmes d'information et bases de données clients. L'étape stratégique suivante consiste à déployer et intégrer ce Référentiel Client à l'échelle de l'organisation, permettant une gestion unifiée des données clients et soutenant les processus et analyses transversaux. Pour y parvenir, nous recherchons un professionnel en Master Data Management qui pilotera la stratégie de déploiement, la coordination et l'intégration du Référentiel Client avec l'ensemble des lignes métiers. Objectifs et livrables Le Client Master Data Lead sera responsable de : Définir et exécuter la stratégie de déploiement du Référentiel Client à travers toutes les entités. Agir en tant que coordinateur central entre l'équipe Data Office, l'IT et les lignes métiers pour assurer une intégration et une adoption réussies. Impulser l'alignement sur les modèles de données clients, les règles de gouvernance des données et les interfaces techniques. Gérer le planning du programme, les priorités et la communication avec les parties prenantes. Mettre en place et maintenir un reporting structuré pour suivre les avancées, identifier les risques et fournir une visibilité claire à la direction Data Office et au Comité Exécutif sur l'évolution de l'initiative. Responsabilités principales # Stratégie et Gouvernance : - Définir la feuille de route de déploiement et l'approche (par phases, incrémentale, par entité ou par domaine métier). - Accompagner la définition du modèle opérationnel cible pour la gestion des données clients (rôles, responsabilités, processus). - Identifier et gérer les risques, dépendances et besoins en gestion du changement. - Concevoir et maintenir un cadre de reporting au niveau programme, incluant KPIs, tableaux de bord et indicateurs d'avancement alignés sur les priorités du Data Office. #Coordination et Gestion de Projet : - Servir de point de contact unique entre l'équipe centrale du référentiel et les équipes IS/métiers locales. - Coordonner les projets d'intégration avec chaque entité : onboarding technique, mapping, migration et synchronisation des données clients. - Suivre les avancées, produire des rapports réguliers et des synthèses exécutives, et assurer la qualité de livraison et le respect des délais. - Animer les comités de pilotage et groupes de travail, en consolidant les mises à jour d'avancement et les prochaines étapes. - Garantir la traçabilité des décisions, actions et avancées à travers l'ensemble des flux de projet. # Expertise Technique et Fonctionnelle : - Contribuer à la définition des modèles de données, règles de matching & déduplication, et mécanismes d'intégration (APIs, ETL, etc.). - Accompagner les équipes techniques dans la mise en œuvre des interfaces et flux de données entre les systèmes locaux et le Référentiel Client. - Contribuer à la définition et au suivi des règles de mapping des données, Nettoyage des Données et Migration. # Gestion du Changement et Adoption : - Promouvoir la valeur et les bénéfices du Référentiel Client au sein de l'organisation. - Accompagner les équipes métiers dans l'adaptation de leurs processus et outils pour consommer et maintenir les données maîtres clients. - Contribuer à la conception de supports de formation, communication et reporting adaptés aux différents publics (exécutif, métiers, technique).

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Quality Tale of Data (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Energie. Description 📍 Contexte de la mission Au sein de l'équipe Data Achat, cette mission s'inscrit dans la continuité des travaux d'analyse et de mise en qualité des données achats initiés précédemment. L'objectif est d'accélérer et d'industrialiser les processus de qualité de données (Data Quality) via l'outil Tale of Data , en vue de l'année 2026. 🎯 Objectifs Principaux Le consultant devra assurer le nettoyage, la fiabilisation et l'industrialisation des données provenant de sources multiples, tout en participant à la structuration de la future Data Plateforme. 💼 Responsabilités & Missions 1. Data Quality Management & Tale of Data (Cœur de mission) Administration de Tale of Data : Tous les flux transitent par cet outil. Une maîtrise (ou une très forte capacité d'adaptation immédiate) est impérative car le consultant devra être autonome rapidement. Configuration et Nettoyage : Paramétrer l'outil pour identifier les anomalies (doublons, erreurs, manquants) sur les données Fournisseurs, Contrats, Données Clients (tables SAP), Marketing, etc. Industrialisation : Faire face à la demande croissante en automatisant les contrôles qualité et les redressements de données. 2. Gestion Multi-Sources & Analyse Consolidation des données : Travailler sur des environnements hétérogènes : SAP MM , Business Central, et outils non-ERP (appels d'offres, qualifications). Rapprochement : Croiser les données entre les différents outils pour produire des référentiels fiables. Investigation : Aller chercher l'information à la source, évaluer la donnée et comprendre sa structure (ne pas "tâtonner"). 3. Pilotage & Projets Transverses (Data Gouv) KPIs : Spécifier et produire les indicateurs de suivi de la qualité des données par périmètre. Data Platform : Monter en compétences sur la structure des données pour accompagner le lancement de la nouvelle Data Plateforme Achats et le projet global de Data Gouvernance. Collaboration : Identifier les nouveaux cas d'usage avec les Business Process Owners (BPO) et les Data Domain Owners.

Le consultant interviendra pour : Accompagner le Group Data CISO dans l’évolution de la stratégie Data Security. Être l’interlocuteur privilégié du GDPO , des équipes Data, IT, sécurité et métiers. Préparer et organiser les Group Data Steering Committee et Group DataSec Steering Committee . Renforcer le contrôle, la gouvernance et l’usage sécurisé de la donnée, notamment en environnements hors production . Définir une stratégie permettant de sécuriser, anonymiser et mettre à disposition des données sensibles cohérentes pour les tests, analyses et usages Data. Missions : Interaction & coordination Définition & déploiement des exigences cyber liées à la Data Gouvernance & pilotage Data Security Gestion de la sécurité des environnements hors production

Data Engineer Spark/Scala Paris o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Au sein de la DSI Finance de la DSI, le poste recherché porte sur le besoin d’un Data Engineer Spark/Scala confirmé (5-6 ans d’expérience). Objectifs et livrables Objectifs Le prestataire intégrera le projet d’intégration en coordination avec le chantier assiette comptable de référence en tant que Data Engineer. Les développements sur ce chantier s’appuient sur la plateforme Datalake Finance, basée sur la distribution Hadoop HortonWorks qui collecte les données des différents systèmes de synthèse afin de répondre aux nouveaux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, calcul RWA, IFRS9, etc.…) Les tâches seront les suivantes : • la mission consistera à prendre part aux développements, au sein du datalake pour acquérir les nouvelles sources de données, les assemblées et les distribuées aux consommateurs, tout en étant garant de la pérennité et la non-régression de l’outillage déjà en place • Vous participerez à la conception et à l’implémentation de ce projet et serez amené, à ce titre, à travailler en méthode Agile avec de nombreux acteurs métiers et les équipes de maintenance Compétences techniques o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Apache Kafka Avancé Apache Hadoop Confirmé Apache Hive Avancé SCALA Confirmé Spark Confirmé

CITECH recrute ! 👌 Dans le cadre du renforcement de son pôle dédié à l’architecture, la valorisation et l’exploitation de la donnée, une grande entreprise nationale du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer / Data Analyst (H/F) .🚀 L’objectif : contribuer à la fiabilité, la qualité et l’analyse des données nécessaires à la gestion des réseaux, ainsi qu’au développement de plateformes Data avancées. 🙌🔽 Vous aurez donc les missions principales suivantes : 🔽🙌 Data Engineering 🔸Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. 🔸Industrialiser les traitements dans un environnement Databricks (Spark, Delta Lake). 🔸Optimiser la qualité, la performance et la disponibilité des données. 🔸Participer à l’architecture des solutions Data, notamment dans un contexte cloud. Data Analysis 🔸Structurer, analyser et valoriser les données issues des réseaux et services. 🔸Construire des Dashboard et indicateurs fiables pour les équipes métiers et techniques. 🔸Contribuer à la mise en place d’une gouvernance efficace des données. Collaboration & Support 🔸Travailler étroitement avec les équipes Architecture, Exploitation et SI. 🔸Participer à la documentation, la standardisation et l’amélioration continue des pratiques Data. 🔸Accompagner les utilisateurs internes dans la compréhension et l’exploitation des datasets.

L'objectif de la mission est de mettre en place des nouveaux produits accompagnant la transition technologique de la plateforme et des pratiques associées tout en accompagnant la montée en compétence de l'équipe sur les outils du socle, notamment DBT, Kafka, KafkaCOnnect, Trino - Concevoir, implémenter et documenter des pipelines d'ingestion et de transformation (DBT, Kafka Connect, Trino). - Mettre en place des modèles de données optimisés et cohérents avec les standards du socle. - Participer à la migration et l'optimisation des traitements depuis Cloudera/Spark vers les nouvelles technologies (Kafka / Trino / Iceberg). - Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD, en lien avec les pratiques de déploiement du socle. Participer à la gestion des habilitations et du contrôle des accès, en cohérence avec les principes de sécurité et conformité RGPD. - Contribuer à la mise en place d'outils d'observabilité (logs, monitoring, audit des accès, performance des jobs). - Accompagner les membres de l'équipe dans la prise en main des outils DBT et Kafka. - Partager les bonnes pratiques de développement, de testing et de gestion du code (revues, documentation, mentoring). - Être force de proposition sur l'amélioration continue du socle et des workflows de développement. - Travailler en étroite collaboration avec le Tech Lead, les PO et les Data Stewards pour assurer la cohérence des modèles et des processus. - Participer activement aux rituels agiles (daily, sprint planning, review, rétrospective). Les activités confiées supposent la maîtrise de : - Kafka - DBT - Python - Trino

🎯 Contexte & Mission Dans le cadre du lancement d’un nouveau logiciel destiné à la gestion de crise dans le secteur médical, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour intégrer une équipe de 5 à 10 personnes . La solution inclura plusieurs modules : Communication en situation de crise Gestion des patients Services bureautiques Consultation & GED Services applicatifs innovants Le DevOps sera fortement sollicité au début du projet pour installer les outils, configurer les environnements et mettre en place les CI/CD. 🛠️ Missions principales Mettre en place les pipelines CI/CD (Jenkins) Automatiser les processus de build, test et déploiement Concevoir et gérer l’orchestration Docker / Kubernetes Gérer les environnements et l’infrastructure technique Contribuer aux spécifications et à la documentation Participer aux cérémonies Agile (Scrum) Surveiller et optimiser les performances Documenter, partager et améliorer les bonnes pratiques DevOps 📦 Livrables attendus Code, scripts & charts Documentation technique Spécifications techniques 🧰 Compétences techniques indispensables 🔥 Impératives Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé ⭐ Importantes Docker / Containers – Confirmé Nexus – Junior 🔧 Autres compétences appréciées Git / Maven Splunk – OpenSearch OpenID Connect – Keycloak Bases de données relationnelles Jira – Confluence Agile Scrum Normes qualité & sécurité Expérience dans le domaine médical → plus apprécié 🌍 Langues Français courant (impératif) Anglais lu/écrit 👤 Profil recherché Bac+2/3 à Bac+5 (école d’ingénieur, master) Minimum 4 ans d’expérience en DevOps Expérience déjà prouvée en : Automatisation et pipelines CI/CD Gestion de configuration Infrastructure Docker/Kubernetes Excellent communicant, autonome, collaboratif Esprit agile, adaptabilité, curiosité technique Capacité à monter en compétence rapidement

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.